显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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可能会导致 云服务器 开机失败。如果您需要长期使用该云 服务器 ，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 Pi2型云服务器，所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 使用公共镜像创建的Pi2型云服务器，默认已安装Tesla驱动。 使用私有镜像创建的Pi2型云服务器，请确认在

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RTX5000：图形设计|16核|32GB内存|16G显存 A40：云工作站D7型|8核|32GB内存|4G显存 1 弹性公网IP 带宽费用: 独享 | 全动态BGP | 按带宽计费 | 10Mbit/s x2 1 PLM 弹性云服务器 E CS 通用计算增强型 c7.4xlarge.2

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0-100% 云服务器 云服务器 - NPU 1分钟 npu_freq_mem NPU显存频率 该指标用于统计该NPU的显存的时钟频率。 单位：兆赫兹（MHz）。 采集方式（Linux）：通过调用NPU卡的libdcmi.so库文件获取。 ≥ 0 云服务器 云服务器 - NPU 1分钟

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计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）GPU使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem （Agent）显存使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）显存使用率，以百分比为单位。 计算公式：伸缩组中的所有云服务器（Agent）显存使用率之和/伸缩组实例数

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力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量

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GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有GPU卡剩余资源从小到大进行排序，从中找到第一个满足资源需求的显卡进行部署。例如有三个显卡a、b、c，每个显卡显存资源是8

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用户在Windows设备管理器显示适配器中查询显卡属性，发现设备状态中存在错误“由于该设备有问题，Windows已将其停止”。 判断方式 确认用户发生问题时的操作，是否有出现显存OOM。 如果用户使用的是vGPU实例，确认实例安装的驱动与主机的驱动版本是否匹配。 登录实例所在主机。 执行nvidia-smi命令，查看驱动版本，并对照版本配套关系。

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